Hadoop vs Hive

Hadoop 和 Hive 是庞大数据生态系统中不可或缺的一部分，它们在管理和解释海量数据方面发挥着不同但相互关联的作用。Hadoop 是一个分布式存储和处理系统，它能够跨集群计算机存储和处理大规模数据集。它利用 MapReduce 处理引擎和 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 来高效地处理和分析数据。Hadoop 非常适合大规模批处理数据，它具有容错、可扩展和可靠性强的特点。

另一方面，Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库系统。类似 SQL 的 HiveQL 语言为搜索和分析存储在 Hadoop 中的数据提供了一个高级抽象。由于 Hive 会将 HiveQL 查询转换为可在 Hadoop 集群上运行的 MapReduce 任务，因此它促进了熟悉 SQL 的用户与 Hadoop 之间的交互。Hive 专注于简化数据查询和分析，使可能没有深厚编程能力的数据分析师和业务用户能够更有效地访问海量数据。Hadoop 主要关注分布式存储和处理。

让我们看看 Hadoop 和 Hive 的工作原理，以理解它们之间的确切差异。

Hadoop

Apache Hadoop 是最早的开源框架之一，用于在商用硬件集群上以分布式方式处理和存储大规模数据集。Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 将庞大的文件分割成可管理的小块，并分散到集群节点上，它负责确保容错、高吞吐量的数据访问。Hadoop 通过将任务分解为并行执行的 Map 和 Reduce 阶段来处理数据，从而实现可扩展性和效率。MapReduce 编程模型进一步增强了这一点。

资源管理层 YARN 负责集群的最佳资源分配。虽然庞大的生态系统包含 Hive、Pig 和 HBase 等工具，用于各种数据处理应用，但 Hadoop Common 提供了基本实用程序。尽管 Apache Spark 在内存处理方面已广为人知，但 Hadoop 仍然非常重要，尤其是在旧系统中，其分布式架构为存储和分析大数据提供了经济高效的方式。即使在不断变化的环境中，Hadoop 仍然具有实用性，这归功于它在各种计算环境中解决重大数据挑战的能力。

Hadoop 的工作原理

Hadoop 是一个开源框架，用于利用商用硬件集群对海量数据集进行分布式处理和存储。用于处理的 MapReduce 编程模型和用于存储的 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是 Hadoop 的核心要素。

1. HDFS

数据存储

在 Hadoop 集群中，HDFS 将大文件分割成小块（通常为 128 MB 或 256 MB），并将这些块分布到多个节点上。为了实现容错，每个块都会在多个节点上进行复制。

主从架构

HDFS 系统采用主从架构设计。NameNode 是主节点，负责管理元数据（如文件名和块位置），而 DataNode 是从节点，负责存储实际的数据块。

2. MapReduce 编程模型

数据处理

MapReduce 编程模型使用分布式集群并行处理和分析数据。Map 阶段和 Reduce 阶段是两个主要阶段。

Map 阶段

在 Map 阶段，数据被分解成键值对，然后每个键值对都会被赋予一个 Map 函数。Map 函数输出一组中间键值对。

排序和混洗

中间键值对会根据键进行排序。这确保了与特定键相关的所有值都被分组在一起。

Reduce 阶段

在 Reduce 阶段，通过对具有相同键的每一组值应用 Reduce 函数来获得最终结果。

3. 任务跟踪器 (Task Tracker) 和作业跟踪器 (Job Tracker)

作业跟踪器 (Job Tracker)

JobTracker 是 Hadoop 集群中控制和调度 MapReduce 作业的主要组件。它负责将任务调度到 TaskTracker 节点上。

任务跟踪器 (Task Tracker)

TaskTracker 节点负责执行 JobTracker 分配的任务。每个节点都使用 Map 任务处理数据，并使用 Reduce 任务聚合结果。

4. 容错能力

Hadoop 通过数据复制来确保容错。每个数据块会在多个 DataNode 上复制，并在节点发生故障时，任务会被重新分配到其他可用的节点上。

该框架还会监控每个节点的健康状况；如果某个节点停止响应，它会立即将其任务切换到其他节点。

Hadoop 的分布式和容错架构非常适合大规模数据处理作业，使企业能够跨设备集群高效地存储、处理和分析海量数据集。

Hive

Apache Hive 是 Hadoop 生态系统的重要组成部分，它作为 Hadoop 之上的一个高级数据仓库和类 SQL 查询层。Apache 软件基金会的 Hive 为与大量分布式数据交互提供了一个用户友好的界面，尤其适合熟悉 SQL 的用户。Hive 的主要目标是简化 Hadoop 的 MapReduce 编程模型，使其对更广泛的用户来说更容易理解。这使得数据分析师和业务用户能够利用海量数据，而不会陷入低级编程的细节中。

为了在原始数据文件之上提供逻辑抽象，Hive 主要使用元数据存储（Metastore）来存储 Hadoop 中数据的元数据（即关于数据的数据）。HiveQL 是一种声明式查询语言，类似于 SQL，它允许用户在不了解分布式计算复杂性的情况下定义复杂查询，这是 Hive 的独特之处。Hive 是寻找有效且用户友好的方法来管理和分析 Hadoop 框架内海量数据集的公司的重要工具。它使组织能够轻松地将 Hadoop 的功能集成到他们的数据处理工作流程中。

HiveQL (HQL)

HiveQL，通常称为 Apache Hive SQL，是一个强大的抽象层，使得处理海量分布式 Hadoop 数据更加容易。HiveQL 是一种类似 SQL 的查询语言，作为 Apache Hive 项目的一部分创建，旨在为习惯传统关系数据库的用户提供一个熟悉的界面。由于它抽象了 Hadoop 核心 MapReduce 编程模型的复杂性，因此包括分析师和数据科学家在内的更广泛的用户都可以使用它。

读时模式 (Schema on Read)

与在数据摄取之前建立模式的典型数据库（使用 Schema Write）不同，Hive 采用“读时模式”策略。这意味着数据的结构是在查询过程中强制执行的，而不是在数据加载到 HDFS 时。

元数据存储 (Metastore)

Hive 在元数据存储中存储有关系统表和分区的元数据。这些元数据涵盖了模式、数据类型以及数据的 HDFS 位置。Derby、PostgreSQL 和 MySQL 是可用于 megastore 配置选项的一些数据库。

MapReduce 处理

为了促进分布式处理，Hive 最初将查询转换为 MapReduce 作业。虽然这让客户能够访问 Hadoop 的规模，但它存在一些性能缺点。为了加快查询处理速度，Hive 已经集成了其他执行引擎，例如 Apache Tez 和 Apache Spark，以响应 Hadoop 生态系统的发展。

用户定义函数 (UDFs)

Hive 利用用户定义函数 (UDFs) 促进自定义函数的开发。通过这些功能，用户可以增强 Hive 的能力以满足特定需求。

Hive 的工作原理

以下是 Hive 工作原理的摘要

Hive 元数据存储 (Hive Metastore)

Hive Metastore 是一个中央存储库，用于存储关于 Hive 表、分区和相关模式的元数据。它记录了诸如表名、列名、数据类型和数据 HDFS 位置等详细信息。

多个 Hive 查询可以引用相同的基础数据，而无需复制元数据，这得益于元数据与实际数据的分离。

Hive 查询语言 (HiveQL)

HiveQL 是一种模仿 SQL 并封装了 MapReduce 编程复杂性的语言。用户可以通过编写使用熟悉 SQL 语法的查询来处理和分析存储在 Hadoop 中的数据。

为了使 HiveQL 正常工作，SQL 风格的查询必须首先被转换为一系列可在 Hadoop 集群上运行的 MapReduce 任务。借助熟悉的 SQL 语法，用户可以轻松地表达复杂的数据转换、过滤和聚合，从而将 Hadoop 的分布式处理能力无缝集成到当前的数据工作流程中。这种类 SQL 层对于使用 Hadoop 进行大数据处理的公司来说是一个至关重要的工具，因为它提高了海量数据集上数据分析的速度和简便性。

Hive 执行引擎

Hive 执行引擎在处理用户提交的 HiveQL 查询后，会生成一系列 MapReduce 任务。

然后，这些任务会在 Hadoop 集群上运行，并且根据查询的类型，结果将被返回给用户或保存在 HDFS 中。

Hadoop 生态系统集成

Hive 与 Hadoop 生态系统的其他部分（如用于存储的 HDFS、用于分布式处理的 MapReduce 和用于实时 Hadoop 数据查询的 HBase）易于集成。

此外，它还支持自定义用户定义函数 (UDF)，允许程序员编写自己的 Java、Python 或其他代码来扩展 Hive 的功能。

索引和优化

Hive 提供优化技术来提高查询效率，包括缓存和索引。

用户可以为 Hive 表创建索引，以加快数据检索速度。Hive 在运行查询时将使用这些索引来跳过不必要的数据搜索。

总之，Hive 作为 Hadoop 的数据仓库解决方案，提供了一个类 SQL 的接口，使用户能够轻松地查询和分析存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的海量数据集。它简化了 MapReduce 和分布式计算的复杂性，使更广泛的用户能够访问大数据处理。

Hadoop 与 Hive 对比

下表总结了 Hadoop 和 Hive 的主要区别

Hadoop 的要点

• Hadoop 是一个分布式处理和存储平台，可在计算机集群上管理和分析海量数据集。
• 它包括用于并行数据处理的 MapReduce 编程模型和用于分布式存储的 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)。
• Hadoop 非常适合海量数据集的批处理，它提供容错、可扩展和可靠性。
• 它是大数据处理和存储的基础框架，运行在较低级别，需要编程知识。

Hive 的要点

• Hive 是构建在 Hadoop 之上的数据仓库系统，为数据分析和查询提供了更高级别的抽象。
• 它提供了类 SQL 的 HiveQL 语言，使熟悉 SQL 的用户能够更轻松地使用 Hadoop，而无需处理 MapReduce 的复杂性。
• Hive 使用 Hive Metastore 管理表、分区和模式的元数据，并将其与数据存储分开。
• Hive 执行引擎将 HiveQL 查询转换为 MapReduce 任务，然后在 Hadoop 集群上运行。
• 易于使用，熟悉 SQL 的用户可以从 Hive 与其他 Hadoop 生态系统组件的无缝集成中受益。

结论

在我们的讨论中，我们在庞大数据生态系统的宏大框架中探讨了 Hadoop 和 Hive 的核心特性和组件。本质上，Hadoop 是一个分布式处理和存储系统，它利用 MapReduce 编程模型和 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)。它在处理海量数据方面表现出色，并提供可扩展性和容错能力。反之，Hive 则充当 Hadoop 之上的数据仓库解决方案，提供 Hive 查询语言 (HiveQL) 来简化数据分析和查询。Hive 专为熟悉 SQL 的用户设计；它抽象了 MapReduce 的复杂性，使其可供更广泛的用户使用。Hadoop 和 Hive 协同工作，通过结合高级分布式处理和低级查询接口，为处理海量数据的企业提供了一个完整的解决方案，实现了大数据的高效存储、处理和分析。